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最新技术
分子结构获取方法、装置、电子设备及存储介质
本公开提供了分子结构获取方法、装置、电子设备及存储介质,涉及深度学习等人工智能领域,其中的方法可包括:针对初始的种子,执行以下第一处理:根据所述种子生成M个分子结构,M为大于一的正整数;将M个分子结构作为待选分子结构,从待选分子结构中选出部分分子结构,作为子代分子结构;对子代分子结构进行进化学习,将进化学习后的子代分子结构作为种子,重复执行所述第一处理,直至收敛至优化目标,其中,当收敛至优化目标时,将最新选出的分子结构作为所需的分子结构。应用本公开所述方案,可降低实现成本及提升处理效率等。
药物-靶标相互作用的预测方法、装置、设备和存储介质
本申请提供了一种药物-靶标相互作用的预测方法、装置、设备和存储介质。方法包括:获取训练数据集,所述训练数据集包括:靶标对象的蛋白序列和药物对象的化学结构,以及所述靶标对象和所述药物对象两者之间的相互作用关系;提取所述靶标对象的蛋白序列的靶标特征和所述药物对象的化学结构的药物特征;对所述靶标特征和所述药物特征进行特征选择;将选择后的靶标特征和药物特征进行特征融合;基于融合后的靶标特征和药物特征,构建用于预测药物-靶标相互作用强弱顺序的排序模型;获取待预测靶标对象和待预测药物对象;基于所述排序模型,预测所述待预测靶标对象和所述待预测药物对象的亲和力。能够预测靶标对象和药物对象的亲和力。
分子相似性搜索
一种用于查找与查询分子相似的分子的系统,包括:GCN、PFS向量提取器、经补偿的向量比较器(CVC)以及候选向量选择器。GCN已经被训练以分别根据输入查询分子向量或输入候选分子向量输出分子属性向量。GCN将查询原子特征集(AFS)向量和候选AFS向量转换为查询属性特征集(PFS)嵌入向量和候选PFS嵌入向量。PFS向量提取器从经训练的GCN的隐藏层中提取查询PFS嵌入向量和候选PFS嵌入向量。经补偿的向量比较器(CVC)针对至少一对查询PFS嵌入向量和一个候选PFS嵌入向量,计算经补偿的相似性度量(CSM)。候选向量选择器仅选择这种候选分子向量。
一种基于图像卷积的分子特征提取及性能预测方法
本发明提供了一种基于图像卷积的分子特征提取及性能预测方法,通过对原子及原子之间化学键的信息进行量化,构成分子图像的节点特征矩阵,进而抽取分子中各原子之间的连接信息,构成图像的邻接矩阵,将特征矩阵和邻接矩阵融入基于图像卷积的网络模型中获得包含比较完全的原子信息、化学键信息以及分子结构信息的分子的特征矩阵,再进行模型训练,得到最终的网络模型。本发明实现了分子信息的有效抓取,提升了模型分子性能的预测精度。